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周志華 機器學習 Day4
時間 2021-07-12
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周志華 機器學習
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偏差和方差 「偏差-方差分解」是解釋學習算法泛化性能的一種重要工具,其試圖對學習算法的期望泛化錯誤率進行拆解。 對測試樣本x,令 yD爲x在數據集中的標記,y爲x的真實標記,f(x;D)的意思是在訓練集D上學得的模型f在x上的預測輸出,以迴歸任務爲例,學習算法的期望預測爲 通過簡單的多項式展開合併,可對算法的期望泛化誤差進行分解: 也就是說,泛化誤差可分解爲偏差、方差與噪聲之和。 一句話來說,偏差
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